CData Connect AI 経由でPostgreSQL インターフェースからリアルタイムの Kafka のデータに接続

インターネット上には数多くのPostgreSQL クライアントがあります。PostgreSQL はデータアクセスのための一般的なインターフェースです。PostgreSQL をCData Connect AI と組み合わせることで、PostgreSQL からリアルタイムのKafka のデータにデータベースのようにアクセスできます。この記事では、Connect AI でKafka のデータに接続し、TDS foreign data wrapper（FDW）を使用してConnect AI とPostgreSQL 間の接続を確立するプロセスを説明します。

CData Connect AI は Kafka 専用のSQL Server インターフェースを提供し、ネイティブでサポートされているデータベースにデータをレプリケートすることなく Kafka のデータをクエリできます。最適化されたデータ処理を標準で使用し、CData Connect AI はサポートされているすべてのSQL 操作（フィルター、JOIN など）を Kafka に直接プッシュし、サーバーサイド処理を活用して必要なKafka のデータを迅速に返します。

Connect AI で Kafka に接続

CData Connect AI は、シンプルなポイント＆クリック操作でデータソースに接続できるインターフェースを提供しています。

1. Connect AI にログインして「Sources」をクリックし、 Add Connection をクリックします

2. Add Connection パネルから「Kafka」を選択します

3. Kafka への接続に必要な認証プロパティを入力します。

   Apache Kafka 接続プロパティの取得・設定方法

   それでは、Apache Kafka に接続していきましょう。.NET ベースのエディションは、Confluent.Kafka およびlibrdkafka ライブラリに依存して機能します。 これらのアセンブリはインストーラーにバンドルされており、CData 製品と一緒に自動的にインストールされます。 別のインストール方法をご利用の場合は、NuGet から依存関係のあるConfluent.Kafka 2.6.0をインストールしてください。

   Apache Kafka サーバーのアドレスを指定するには、BootstrapServers パラメータを使用します。

   デフォルトでは、CData 製品はデータソースとPLAINTEXT で通信しており、そのため、データはすべて暗号化されずに送信されます。 通信を暗号化したい場合は、以下の設定を行ってください：

   1. UseSSL をtrue に設定し、CData 製品がSSL 暗号化を使用するように構成します
   2. SSLServerCert およびSSLServerCertType を設定して、サーバー証明書をロードします

   Apache Kafka への認証

   続いて、認証方法を設定しましょう。Apache Kafka データソースでは、以下の認証方法をサポートしています：

   • Anonymous
   • Plain
   • SCRAM ログインモジュール
   • SSL クライアント証明書
   • Kerberos

   Anonymous 認証

   Apache Kafka の特定のオンプレミスデプロイメントでは、認証接続プロパティを設定することなくApache Kafka に接続できます。 このような接続はanonymous（匿名）と呼ばれます。

   匿名認証を行うには、以下のプロパティを設定してください。

   • AuthScheme：None

   その他の認証方法については、ヘルプドキュメントをご確認ください。

   
4. Save & Test をクリックします
5. Add Kafka Connection ページの「Permissions」タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新します。

Personal Access Token の追加

REST API、OData API、またはVirtual SQL Server 経由でConnect AI に接続する場合、Personal Access Token（PAT）を使用してConnect AI への接続を認証します。アクセス管理の粒度を維持するために、サービスごとに個別のPAT を作成することをお勧めします。

1. Connect AI アプリの右上にある歯車アイコン（）をクリックして設定ページを開きます。
2. Settings ページで「Access Tokens」セクションに移動し、 Create PAT をクリックします。
3. PAT に名前を付けて「Create」をクリックします。
4. Personal Access Token は作成時にのみ表示されるため、必ずコピーして安全な場所に保存してください。

接続の設定とPAT の生成が完了したら、PostgreSQL からKafka のデータに接続する準備が整いました。

TDS Foreign Data Wrapper のビルド

Foreign Data Wrapper は、PostgreSQL を再コンパイルすることなく、PostgreSQL の拡張機能としてインストールできます。例として tds_fdw 拡張機能を使用します（https://github.com/tds-fdw/tds_fdw）。

1. 以下のようにgit リポジトリをクローンしてビルドできます：

   
   sudo apt-get install git
   git clone https://github.com/tds-fdw/tds_fdw.git
   cd tds_fdw
   make USE_PGXS=1
   sudo make USE_PGXS=1 install
   

   注意：複数のPostgreSQL バージョンがあり、デフォルト以外のバージョン用にビルドする場合は、まずpg_config のバイナリの場所を見つけてフルパスをメモし、make コマンドでUSE_PGXS=1 の後にPG_CONFIG= を追加します。
2. インストールが完了したら、サーバーを起動します：

   
   sudo service postgresql start
   

3. 次に、Postgres データベースに入ります

   
   psql -h localhost -U postgres -d postgres
   

   注意：localhost の代わりにPostgreSQL がホストされているIP を指定することもできます。

PostgreSQL データベースとしてKafka のデータに接続し、データをクエリ！

拡張機能をインストールした後、以下の手順に従ってKafka のデータへのクエリを開始します：

1. データベースにログインします。
2. データベース用の拡張機能をロードします：

   
   CREATE EXTENSION tds_fdw;
   

3. Kafka のデータ 用のサーバーオブジェクトを作成します：

   
   CREATE SERVER "ApacheKafka1" FOREIGN DATA WRAPPER tds_fdw OPTIONS (servername'tds.cdata.com', port '14333', database 'ApacheKafka1');
   

4. Connect AI アカウントのメールアドレスとPersonal Access Token を使用してユーザーマッピングを設定します：

   
   CREATE USER MAPPING for postgres SERVER "ApacheKafka1" OPTIONS (username '[email protected]', password 'your_personal_access_token' );
   

5. ローカルスキーマを作成します：

   
   CREATE SCHEMA "ApacheKafka1";
   

6. ローカルデータベースに外部テーブルを作成します：

   
   #table_name 定義を使用：
   
   CREATE FOREIGN TABLE "ApacheKafka1".SampleTable_1  (
   id varchar,
   Column1 varchar)
   SERVER "ApacheKafka1"
   OPTIONS(table_name 'ApacheKafka.SampleTable_1', row_estimate_method 'showplan_all');
   
   #またはschema_name とtable_name 定義を使用：
   
   CREATE FOREIGN TABLE "ApacheKafka1".SampleTable_1 (
   id varchar,
   Column1 varchar)
   SERVER "ApacheKafka1"
   OPTIONS (schema_name 'ApacheKafka', table_name 'SampleTable_1', row_estimate_method 'showplan_all');
   
   #またはquery 定義を使用：
   
   CREATE FOREIGN TABLE  "ApacheKafka1".SampleTable_1 (
   id varchar,
   Column1 varchar)
   SERVER "ApacheKafka1"
   OPTIONS (query 'SELECT * FROM ApacheKafka.SampleTable_1', row_estimate_method 'showplan_all');
   
   #またはリモートカラム名を設定：
   
   CREATE FOREIGN TABLE "ApacheKafka1".SampleTable_1 (
   id varchar,
   col2 varchar OPTIONS (column_name 'Column1'))
   SERVER "ApacheKafka1"
   OPTIONS (schema_name 'ApacheKafka', table_name 'SampleTable_1', row_estimate_method 'showplan_all');
   

7. これで、Kafka に対して読み取り/書き込みコマンドを実行できます：

   
   SELECT id, Column1
   FROM "ApacheKafka1".SampleTable_1;
   

詳細情報と無償トライアル

これで、リアルタイムのKafka のデータからシンプルなクエリを作成できました。Kafka（およびその他200以上のデータソース）への接続の詳細については、Connect AI ページをご覧ください。無償トライアルに登録して、今すぐPostgreSQL でリアルタイムのKafka のデータを活用してみてください。